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公开(公告)号：CN108986482A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810732598.1
申请日：2018-07-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单轴地磁传感器的车辆检测方法。该方法包括以下步骤：在同一车道前后固定距离布置两个地磁传感器，车辆经过时，两个地磁传感器收集数据；将地磁传感器收集的数据进行数据清洗以及去噪声处理；地磁传感器利用改进的基于固定阈值的状态机算法检测车辆，并提取车辆到达传感器检测范围的时间以及离开的时间；统计设定时间段内的车流量，计算车辆的行驶速度和车长。本发明方法既可以单独运用在重要的交通路段或者交通路口获取车辆参数，也可以与其他交通检测设备联合使用，获取更加全面的交通信息，具有低功耗、检测灵敏度高、安装方便、不受恶劣环境影响的优点。
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公开(公告)号：CN120070884A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510005117.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种基于自动驾驶场景中4D毫米波雷达点云分割方法，采集4D毫米波雷达数据，得到连续帧的点云数据；选取三帧点云数据，对选取的点云数据进行速度筛选，剔除静态点云得到过滤点云数据，对过滤点云数据进行坐标转换将4D毫米波雷达坐标系下的点云转换为像素坐标系下的点云；将像素坐标系下的点云映射到图像中，进行边缘检测，合并相近的边缘区域，对合并后的边缘区域计算外接矩阵；对外接矩形与过滤点云和像素坐标系下的点云，计算生成待聚类点云，采用主成分分析法计算得到外接矩形的特征向量；将待聚类点云与外接矩形的特征向量，采用基于自适应方向椭圆邻域的DBSCAN聚类算法，进行4D毫米波雷达的点云分割。本发明能够解决多目标过近无法区分的问题，提高点云分割的准确率。
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公开(公告)号：CN114882454B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210615232.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/44
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的城市高空视角下车辆的检测方法，获取高空视角下包含车辆的图片，对图像进行标注和数据增广预处理，并按比例划分为检测模型的训练集和验证集；使用Ghost卷积结构替换YOLOv5的卷积层，并对backbone增加CA注意力模块，使用CBR层替换YOLOv5的Bottleneck层，增加针对小目标的检测层优化，据此构建改进的YOLOv5网络模型，用于预测车辆信息；使用零开始训练法，训练改进的YOLOv5网络模型，得到最优参数；将实际高空摄像头获取的交通视频数据分解为测试图像，预处理后输入改进的YOLOv5网络模型，完成车辆检测。本发明具有检测精度高、鲁棒性好，同时大大减小了模型尺寸，为模型在边缘设备部署提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN114501378B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210232103.5
申请日：2022-03-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车路协同的特殊环境应急通信方法及系统，搭载有智能车载设备的车辆在驶入对应路侧设备服务范围时，建立与该路侧设备的传输连接，并断开与其他路侧设备的连接；车载设备向对应路侧设备发送车辆基本驾驶信息；路侧设备接收到车辆基本驾驶信息后进行距离判断，根据距离发送针对不同应用场景下的预警信息；路侧设备判断蜂窝通信质量是否正常，当通信质量出现异常时，路侧设备主动将通信方式切换为LoRa应急通信方式；当本轮消息传输结束时，路侧设备重新对通信质量与距离信息进行判断，决定下一轮消息的传输方式。本发明在4G信号受限的环境，可以有效提高车路协同相关服务的通信稳定性，降低各种特殊环境下的消息传输风险。
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公开(公告)号：CN118276569A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410111698.8
申请日：2024-01-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种冰区智能船队跟驰与控制方法。建立冰区智能船队跟驰物理模型，获取船队航行的航行数据，包括速度、船头间距、船舶参数、海冰类型和海冰厚度；引入当前船与其他船的速度差、期望船头间距和海冰阻力对船舶加速度的影响，以控制船舶加速度为目标，建立存在时滞的改进MVD冰区智能船队跟驰模型；以实际船头间距与期望船头间距的误差函数为输入，结合PID算法设计滑模面，根据建立的冰区智能船队跟驰模型和Lyapunov稳定性第二定理设计SMC‑PID控制器；针对待控制船舶，获取该船舶与前一船舶的平均速度和船头间距，聚类分析得到船舶航行的安全域，结合该船舶与前一船舶的速度差范围，进一步确定船舶航行的状态；利用SMC‑PID控制器，控制处于非安全状态的船舶加速度。本发明提高了冰区智能船队航行的安全性和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116645810B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310578109.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京理工大学 , 金岩展云信息技术南京有限公司
IPC: G08G1/01 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06T7/277 , G06T7/246 , G06T7/292 , G08G1/017 , G08G1/052 , H04W4/44 , H04W4/029
Abstract: 本发明提出一种基于视频识别的移动式交通感知边缘计算装置，所述USB摄像头与边缘计算设备Jetson Xavier NX相连；所述19v直流电压降压器分别与直流移动电源和所述边缘计算设备Jetson Xavier NX相连；所述4G/5G模块与所述边缘计算设备Jetson Xavier NX相连；所述边缘计算设备Jetson Xavier NX对交通视频数据进行实时的识别运算，获得画面中识别区域内的车辆ID及位置坐标，并根据设定的车道线坐标、起始线坐标和停止线坐标提取交通流信息，包括车流量、车头时距以及车道占有率。本发明具有体积小、结构简单、识别准确、成本低、连接调试方便、便于部署等优点，可及时应对突发和临时性交通感知需求。
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公开(公告)号：CN116678418A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310655058.9
申请日：2023-06-05
Applicant: 南京理工大学 , 无锡联坤科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种改进激光SLAM快速回环检测方法，建立激光雷达虹膜描述子以及扫描上下文描述子基础上，弥补了传统扫描上下文描述子在室内场景高度信息的低效编码缺陷，解决了其无法估计激光雷达姿态平移分量的问题。所述方法结合两种描述子设计一种两阶段快速筛选候选回环帧的方法，缩短了回环检测时间；并通过引入傅里叶变换及LoG‑Gabor滤波器处理激光雷达虹膜描述子，使得激光雷达虹膜描述子具备旋转不变性；同时提出一种回环事件检测机制，提高了回环检测阶段准确度。本发明在实际SLAM系统中构建地图精度更高、速度更快、泛化能力更强，具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116645810A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310578109.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京理工大学 , 金岩展云信息技术南京有限公司
IPC: G08G1/01 , G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06T7/277 , G06T7/246 , G06T7/292 , G08G1/017 , G08G1/052 , H04W4/44 , H04W4/029
Abstract: 本发明提出一种基于视频识别的移动式交通感知边缘计算装置，所述USB摄像头与边缘计算设备Jetson Xavier NX相连；所述19v直流电压降压器分别与直流移动电源和所述边缘计算设备Jetson Xavier NX相连；所述4G/5G模块与所述边缘计算设备Jetson Xavier NX相连；所述边缘计算设备Jetson Xavier NX对交通视频数据进行实时的识别运算，获得画面中识别区域内的车辆ID及位置坐标，并根据设定的车道线坐标、起始线坐标和停止线坐标提取交通流信息，包括车流量、车头时距以及车道占有率。本发明具有体积小、结构简单、识别准确、成本低、连接调试方便、便于部署等优点，可及时应对突发和临时性交通感知需求。
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公开(公告)号：CN112905379B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110260633.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F11/07 , G06F16/9537 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自我注意力机制的图自编码器的交通大数据修复方法，包括：确定需要进行交通数据修复的区域，采集该区域的历史交通数据；构建掩码矩阵，同时基于所选区域的路网结构生成邻接矩阵；基于自我注意力机制和图卷积网络构建数据修复模型；对数据修复模型进行训练；针对需要修复的交通数据，利用训练好的数据修复模型获得数据修复结果。本发明在GCN的基础上引入自编码器、多头注意力机制等结构，利用GCN的结构有效地学习城市路网的拓扑图结构，利用多头注意力机制学习交通流数据的时空关联性，并利用自编码器依据存在缺失的交通数据生成完整的交通数据，且通过多头注意力机制和GCN可以有效提高模型数据修复的准确性。
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公开(公告)号：CN116246494A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211738150.3
申请日：2022-12-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G08G3/02 , G06Q10/0635 , G06F18/24 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种面向碰撞风险判断的船舶安全域建立方法，获取具有较高碰撞风险的相遇船舶航行案例数据；计算最高碰撞风险时刻相遇船舶的相对距离，进行归一化处理和分类；将最高碰撞风险时刻量化角度上相遇船舶的相对距离取均值，得到不同船长区间对应的初步船舶域；确定量化角度上初步船舶域半径与船长的指数关系，得到船舶安全域的大小；对船舶安全域的大小进行标定，得到量化角度的船舶安全域半径与船长的指数关系。本发明解决了船舶域建立与碰撞风险评估阶段分离的问题，在船舶域建立过程中考虑了船舶碰撞风险，使建立的船舶安全域模型更适合应用于船舶避碰风险判断，并符合国际海上避碰规则。
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